Простой тест на знание Python — вопросы

Может ли возникнуть deadlock в следующей программе:

 
import threading
 
res_A = threading.Lock()
res_B = threading.Lock()
res_C = threading.Lock()
 
def proc1():
   res_A.acquire(); res_B.acquire(); res_C.acquire()
   # ...
   res_B.release(); res_C.release(); res_A.release()
 
def proc2():
   res_B.acquire(); res_C.acquire(); res_A.acquire()
   # ...
   res_C.release(); res_B.release(); res_A.release()
 
def proc3():
   res_C.acquire(); res_A.acquire(); res_B.acquire()
   # ...
   res_A.release(); res_B.release(); res_C.release()
 
p1 = threading.Thread(target=proc1, name="t1")
p2 = threading.Thread(target=proc2, name="t2")
p3 = threading.Thread(target=proc3, name="t3")
p1.start(); p2.start(); p3.start()
p1.join(); p2.join(); p3.join();
 

Какие из перечисленных функций имеют побочные эффекты:

import os
global v
v = 0
 
def A(x, y):
  return abs(x + y)
 
B = lambda k, v: os.environ.setdefault(k, v)
 
def C(x):
  global v
  v = v + 1
  return v + x

С помощью какого регулярного выражения можно найти все (ровно) пятикратные повторения цифры 0?

Укажите набор атрибутов, которые считаются приватными, для экземпляров следующего класса:

 
class Ex:
  def __init__(self, x, y):
    xy = x, y
    self.position = xy
    self._length = self.__len(x, y)
  def __len(self, x, y):
    return abs(x) + abs(y)
  def getlen(self):
    return self._length
 

Что делает следующая программа?

import threading
 
class PR(threading.Thread):
  def __init__(self, n):
    threading.Thread.__init__(self, name="t" + n)
    self.n = n
  def run(self):
    import time
    time.sleep(1)
    print("*", end='')
 
p1 = PR("1")
p2 = PR("2")
p1.start()
p2.start()

Какие методы необходимо иметь x для задания следующих действий:

>>> x = X(0)
>>> print x + 10
10
>>> print x - 23
-23
>>> print x >> 2
0

Что будет выведено следующей программой?

a = "AB"
b = "BC"
print("%sa, b" % a, b)

Даны матрицы a и b.

 
import numpy as np
…
 

Как получить произведение матриц?

Чему будет равно значение следующего выражения:

 
import numpy as np
print( np.shape(np.transpose(np.ones((2, 3, 4)), [1, 0, 2])) )
 

Чему будет равно значение следующего выражения:

import numpy as np
print(np.shape(np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])))